Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试
这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。
深度学习基础之正向传播与反向传播
因为这学期上了一门深度学习的课，老师上课推公式，写密密麻麻一黑板，看也看不清，讲完擦了之后说这推导如果考试必考，人都傻了，只能回过头来看她课件理解理解了。以下都是以计算图为例。
智能车方向环pd控制理解
智能车方向环pd控制理解方向环d的作用方向环p的作用d项与p项的相互影响公式：pER+d(ER-ERL)p为比例项 d为微分项ER为当前车辆与赛道中线的偏差ERL为当前车辆与赛道中线的上次偏差方向环d的作用在智能车转向控制中，车辆的转弯主要取决于d项控制，当车辆由直道入弯时，ER-ERL会变化很大，
目标跟踪算法综述
前言: 目标跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题，其利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪算法从构建模型的角度可以分为生成式(generative)模型和判别式(discrimination)模型两类；从跟踪目标数量可分
联邦聚合(FedAvg、FedProx、SCAFFOLD)
联邦聚合算法简单对比(FedAvg、FedProx、SCAFFOLD)，简单对比流程上不一样的地方。
【强化学习】策略梯度算法中的损失函数
策略梯度算法的推导，策略梯度算法的实现，策略梯度算法的损失函数的理解。
点云配准--gicp原理与其在pcl中的使用
在概率模型中假设存在配准中两个点集, A^={ai^}\hat{A}=\left\{\hat{a_{i}}\right\}A^={ai^} and B^={bi^}\hat{B}=\left\{\hat{b_{i}}\right\}B^={bi^},并且假设 AAA and BBB 分别服从
丢弃法(Dropout)——原理及代码实现
丢弃法(Dropout)原理及代码实现
常用归一化/正则化层：InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、
批量归一化与实例归一化的最大区别在于计算均值及方差的依据不同，实例归一化是对每个样本沿着通道方向独立对各个通道进行计算，而批量归一化则是对所有样本沿着batch的方向对各个通道分别进行计算。比如：输入特征图形状为：(2,3,256,512)，表示有两个256×512的特征图，特征图通道数为3，假设为
人工智能大模型多场景应用原理解析
生成式人工智能是一种基于深度学习的AI技术，其通过学习海量数据中的规律和模式，能够生成新的数据、图像、语言等内容。这种技术在各个行业的应用都能够带来巨大的商业价值作为一个普通人我们应该如何把握住这次技术变革的浪潮呢？
详解机器人标定
这里是机器人在取料之前，先把自己的角度补正到与 物料当前角度一致，到(X’,Y’)位置处，然后移动 CDx,Cdy，与物料位置也重合，然后去取料。可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，（机器人每次需要回到固定位置拍照），然后标定。(X0,Y0)为旋转
机器学习线性回归——实验报告
机器学习实验报告3：线性回归
用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型
MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集，其由Yann提供的手写数字数据集构成，包含了0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化，都是28x28大小的灰度图。每张图片中像素值大小在0-255之间，其中0是黑色背景，255是白色前景。
torch.optim.Adam() 函数用法
Adam是通过梯度的一阶矩和二阶矩自适应的控制每个参数的学习率的大小。
双重差分法(DID)：标准化流程和stata代码实现
双重差分法(DID)：标准化流程和stata代码实现
十大常用机器学习算法总结（持续完善）
前言之前二哥连载了各类常用的机器学习算法的原理与具体推倒过程，本文我们对常用的十大机器学习算法进行总结。、、
集成学习之Stacking（堆栈）方法
集成学习是监督式学习的一种。主流的方法有Bagging、Boosting和Stacking。本文主要对Stacking进行讲解分析。Bagging是采取投票或平均的方式来处理N个基模型的输出，而Stacking方法是训练一个模型用于组合之前的基模型。具体过程是将之前训练基模型的输出构造为一个训练集，
【论文精读】TMI2021医学图像分割 SMU-Net
SMU-Net: Saliency-guided Morphology-aware U-Net for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound ImageSMU-Net: 显著引导形态感知U-Net用于超声图像乳腺病变分割深度学习方法，尤其是卷积神经网络已成
【机器学习】吴恩达作业2.0，python实现线性可分logistic逻辑回归
2.1 Logistic回归模型 (线性可分)预测一个学生是否被大学录取。假设你是大学某个院系的管理员，你想通过申请人在两门考试中的表现来决定每个人的录取率，你有来自以前申请人的历史数据，你可以用这些数据作为训练集建立Logistic回归，对每一个训练样本，你有申请人在两门考试中的分数和录取决定。建
初识机器学习——感知机（Perceptron）+ Python代码实现鸢尾花分类
感知机是最简单的一种机器学习，本文将以自身学习经历结合“方法=模型+策略+算法”的流程对感知机进行深入浅出的讲解，并在最后利用Python实现感知机模型算法，对鸢尾花数据集进行了分类。......
